MLOps Schulungen in Salzburg

Dieses instruktorgeleitete Live-Training in Salzburg (online oder vor Ort) richtet sich an erfahrene KI-Ingenieure und Data Scientists mit mittlerem bis fortgeschrittenem Erfahrungsstand, die ihre Fähigkeit zur Verbesserung der DeepSeek-Modellleistung, zur Minimierung von Latenzzeiten und zur effizienten Bereitstellung von KI-Lösungen mittels moderner MLOps-Praktiken stärken möchten.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• DeepSeek-Modelle hinsichtlich Effizienz, Genauigkeit und Skalierbarkeit zu optimieren.
• Bewährte Praktiken für MLOps und das Versionsmanagement von Modellen anzuwenden.
• DeepSeek-Modelle in Cloud- und On-Premise-Infrastrukturen bereitzustellen.
• KI-Lösungen effektiv zu überwachen, zu warten und zu skalieren.

MLOps auf Kubernetes ist ein Framework zur Automatisierung des Trainings, der Validierung, der Verpackung und des Betriebs von Machine-Learning-Modellen mittels containerisierter Pipelines und GitOps-Workflows.

Diese live von Dozenten geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an mittelstufliche Fachkräfte, die automatisierte, skalierbare MLOps-Pipelines auf Kubernetes aufbauen möchten.

Nach Abschluss dieses Kurses sind die Teilnehmer in der Lage:

• End-to-End-CI/CD-Pipelines für Machine Learning zu gestalten.
• GitOps-Workflows für den Modellbetrieb und die Versionsverwaltung zu implementieren.
• Training, Testen und Verpacken von ML-Modellen zu automatisieren.
• Monitoring, Alarmierung und Rollback-Strategien zu integrieren.

Gestaltung des Kurses

• Vorträge durch Dozenten und technische Tiefenanalysen.
• Praktische Übungen zur Erstellung realer CI/CD-Workflows.
• Live-Lab-Praxis beim Einsatz von ML-Workloads auf Kubernetes.

Optionen zur Anpassung des Kurses

• Organisationen können maßgeschneiderte Inhalte anfordern, die mit ihren internen MLOps-Tools und ihrer Infrastruktur abgestimmt sind.

Kubeflow ist eine Open-Source-Plattform, die den gesamten Lebenszyklus von Machine-Learning-Workloads – vom Bau über das Training bis hin zum Deployment – auf Kubernetes vereinfacht und beschleunigt.

Diese praxisnahe, live geleitete Schulung (online oder vor Ort) richtet sich an Fachkräfte mit Einsteiger- bis Fortgeschrittenenniveau, die zuverlässige ML-Workflows mit Kubeflow erstellen möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung verfügen die Teilnehmer über die Fähigkeiten, um:

• das Kubeflow-Ökosystem und seine Kernkomponenten sicher zu navigieren.
• reproduzierbare Workflows mit Kubeflow Pipelines zu erstellen.
• skalierbare Trainingsjobs auf Kubernetes auszuführen.
• Machine-Learning-Modelle effizient über Kubeflow Serving bereitzustellen.

Aufbau des Kurses

• Geleitete Präsentationen und kollegiale Diskussionen.
• Praktische Labore mit realen Kubeflow-Komponenten.
• Anwendungsorientierte Übungen zum Aufbau Ende-zu-Ende-ML-Workflows.

Anpassungsoptionen des Kurses

• Persönlich zugeschnittene Versionen dieser Schulung können so konfiguriert werden, dass sie auf den Technologiestack und die Projektanforderungen Ihres Teams abgestimmt sind.

This instructor-led training in Salzburg guides professionals through containerizing complete ML pipelines using Docker. Participants will master building reproducible environments, orchestrating training and inference workloads, and implementing CI/CD for scalable MLOps deployments.

Diese von einem Trainer geleitete Live-Schulung in Salzburg (online oder vor Ort) richtet sich an Entwickler und Data Scientists, die maschinelles Lernen Workflows auf Kubernetes erstellen, bereitstellen und verwalten möchten.

Nach Abschluss dieser Schulung sind die Teilnehmer in der Lage:

• Kubeflow on-premises und in der Cloud zu installieren und zu konfigurieren.
• ML-Workflows basierend auf Docker-Containern und Kubernetes zu erstellen, bereitzustellen und zu verwalten.
• Komplette maschinelle Lern-Pipelines auf verschiedenen Architekturen und Cloud-Umgebungen auszuführen.
• Kubeflow zur Erzeugung und Verwaltung von Jupyter-Notebooks zu nutzen.
• Workloads für ML-Training, Hyperparameter-Tuning und Serving über mehrere Plattformen hinweg aufzubauen.

Dieses von Dozenten geleitete Live-Training in Salzburg (online oder vor Ort) richtet sich an Ingenieure, die die heutigen Ansätze und verfügbaren Tools bewerten möchten, um fundierte Entscheidungen über den weiteren Weg zur Einführung von MLOps in ihrer Organisation treffen zu können.

Nach Abschluss dieses Trainings sind die Teilnehmer in der Lage:

• Verschiedene MLOps-Frameworks und -Tools zu installieren und zu konfigurieren.
• Ein Team mit den richtigen Kompetenzen für den Aufbau und die Unterstützung eines MLOps-Systems zusammenzustellen.
• Daten für die Nutzung durch ML-Modelle vorzubereiten, zu validieren und zu versionieren.
• Die Komponenten eines ML-Pipelines und die benötigten Tools zum Aufbau eines solchen zu verstehen.
• Mit verschiedenen Machine-Learning-Frameworks und Servern für den Einsatz in der Produktion zu experimentieren.
• Den gesamten Machine-Learning-Prozess so zu operationalisieren, dass er reproduzierbar und wartbar ist.